MapReduce编程实践报告_mapreduce编程实践实验报告

                       代码来源和参考来自：MapReduce编程实践(Hadoop3.1.3)_厦大数据库实验室博客

• 实验目的

1.学习MapReduce在Hadoop中的实现。

2.实践WordCount程序：通过实现WordCount程序，具体应用MapReduce编程思想，理解如何将文本数据作为输入，通过map和reduce函数进行单词计数，并输出最终结果。

• 实验环境

操作系统：Linux

环境版本：ubuntu-18.04.6

Hadoop版本：hadoop3.1.3

Java 版本：jdk-8u162-linux

Eclipse版本：4.7.0

虚拟机：VMware

• 实验步骤及结果

1.词频统计任务要求

首先，在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt

2.在Eclipse中创建项目

首先，启动Eclipse

并设置工作空间（workspace），点击“OK”按钮，打开eclipse界面，再选择“File-->New-->Java Project”菜单，开始创建一个Java工程，在“Project name”后面输入工程名称“WordCount”，选中“Use default location”，让这个Java工程的所有文件都保存到“/home/hadoop/workspace/WordCount”目录下。在“JRE”这个选项卡中，可以选择当前的Linux系统中已经安装好的JDK，比如jdk1.8.0_162。然后，点击界面底部的“Next>”按钮，进入下一步的设置。

3.为项目添加需要用到的JAR包

进入下一步的设置以后，需要在这个界面中加载该Java工程所需要用到的JAR包，这些JAR包中包含了与Hadoop相关的Java API。这些JAR包都位于Linux系统的Hadoop安装目录下，对于本教程而言，就是在“/usr/local/hadoop/share/hadoop”目录下。点击界面中的“Libraries”选项卡，然后，点击界面右侧的“Add External JARs…”按钮。需要添加以下的包：

（1）“/usr/local/hadoop/share/hadoop/common”目录下的hadoop-common-3.1.3.jar和haoop-nfs-3.1.3.jar；
（2）“/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib”目录下的所有JAR包；
（3）“/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce”目录下的所有JAR包，但是，不包括jdiff、lib、lib-examples和sources目录；

（4）“/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib”目录下的所有JAR包。

完成以后如下：

最后点击界面右下角的“Finish”按钮，完成Java工程WordCount的创建。

4.编写java应用程序

下面编写一个Java应用程序，即WordCount.java。请在Eclipse工作界面左侧的“Package Explorer”面板中，找到刚才创建好的工程名称“WordCount”，然后在该工程名称上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“New-->Class”菜单。

选择“New-->Class”菜单以后会出现如下图所示界面。

在该界面中，只需要在“Name”后面输入新建的Java类文件的名称，这里采用名称“WordCount”，其他都可以采用默认设置，然后，点击界面右下角“Finish”按钮，出现如下图所示界面。

可以看出，Eclipse自动创建了一个名为“WordCount.java”的源代码文件，并且包含了代码“public class WordCount{}”，请清空该文件里面的代码，然后在该文件中输入完整的词频统计程序代码。

5.编译打包程序

编译上面编写的代码，可以直接点击Eclipse工作界面上部的运行程序的快捷按钮（倒三角），当把鼠标移动到该按钮上时，在弹出的菜单中选择“Run as”，继续在弹出来的菜单中选择“Java Application”，然后会弹出一个界面，点OK就可以运行程序了，运行出来如下图：

下面就可以把Java应用程序打包生成JAR包，部署到Hadoop平台上运行。现在可以把词频统计程序放在“/usr/local/hadoop/myapp”目录下。因为我的没有这个目录，所以我创了一个。

然后在Eclipse工作界面左侧的“Package Explorer”面板中，在工程名称“WordCount”上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Export”，如下图所示。

然后，会弹出如下图所示界面。

在该界面中，选择“Runnable JAR file”。

然后，点击“Next>”按钮，弹出如下图所示界面。

在该界面中，“Launch configuration”用于设置生成的JAR包被部署启动时运行的主类，需要在下拉列表中选择刚才配置的类“WordCount-WordCount”。在“Export destination”中需要设置JAR包要输出保存到哪个目录，比如，这里设置为“/usr/local/hadoop/myapp/WordCount.jar”。在“Library handling”下面选择“Extract required libraries into generated JAR”。

然后，点击“Finish”按钮。
会出现一个警告信息界面，不管它直接点OK，然后又会有一个警告信息界面，还是同样不管它，直接点OK。至此，已经顺利把WordCount工程打包生成了WordCount.jar。可以到Linux系统中查看一下生成的WordCount.jar文件，可以在Linux的终端中执行如下命令：

可以看到，“/usr/local/hadoop/myapp”目录下已经存在一个WordCount.jar文件。

6.运行程序

在运行程序之前，需要启动Hadoop。

在启动Hadoop之后，需要首先删除HDFS中与当前Linux用户hadoop对应的input和output目录（即HDFS中的“/user/hadoop/input”和“/user/hadoop/output”目录）

再在HDFS中新建与当前Linux用户hadoop对应的input目录，即“/user/hadoop/input”目录。

然后，把之前在Linux本地文件系统中新建的两个文件wordfile1.txt和wordfile2.txt，上传到HDFS中的“/user/hadoop/input”目录下。

然后就可以在Linux系统中，使用hadoop jar命令运行程序，如下：

上面命令执行以后，当运行顺利结束时，屏幕上会显示类似如下的信息：

词频统计结果已经被写入了HDFS的“/user/hadoop/output”目录中，可以执行如下命令查看词频统计结果：

上面命令执行后，会在屏幕上显示如下词频统计结果：

四、出现的问题及解决方案

1. 使用如下代码删不了Hadoop里的input

所以后面新建input的时候也出问题了，如下：

后面我就直接改成如下命令就行了：

1. 把wordfile1.txt和wordfile2.txt上传到HDFS中的“/user/hadoop/input”目录下时出现不存在文件这个问题，后面才发现之前创建时不在Hadoop下创的。

后面重新在Hadoop里面创建，并加上了之前的内容，就可以了。

五、实验总结

1.环境搭建与配置：在开始实践之前，我首先学习了如何搭建Hadoop 3.1.3的集群环境，包括配置文件、启动服务等步骤。这一过程中，我掌握了Hadoop集群的基本架构和组件，为后续编程实践奠定了基础。

2.WordCount实践：我实现了经典的WordCount程序，该程序通过MapReduce模型统计文本中每个单词出现的次数。

3.调试与错误处理：在编程过程中，我遇到了各种错误和异常。通过调试和分析错误日志，我学会了如何定位和解决这些问题。这些经验不仅提高了我的编程能力，也增强了我解决问题的能力。

4.扩展性与灵活性：Hadoop 3.1.3提供了丰富的API和配置选项，使得MapReduce程序具有很高的扩展性和灵活性。

综上所述，基于Hadoop 3.1.3的MapReduce编程实践让我深入理解了MapReduce模型的基本原理和编程模式，并掌握了在分布式环境中处理大规模数据的技能。这次实践不仅提高了我的编程能力，也为我未来的学习和工作提供了宝贵的经验。